Analisis de ciclos en (LAS BAMBAS)¶

Import Packages¶

Este chunk configura el entorno de análisis de datos y las librerías necesarias para el proyecto. Se establecen las configuraciones de visualización y se importan todas las dependencias requeridas para:

📊 Análisis de datos: pandas, numpy para manipulación y cálculos estadísticos 📈 Visualización: plotly para gráficos interactivos con configuración optimizada para notebooks 🧮 Estadísticas: scipy.stats, statsmodels, pingouin para pruebas estadísticas y análisis avanzados 🔬 Análisis avanzado: gaussian_kde para estimación de densidad kernel y cálculos de probabilidad

La configuración incluye supresión de warnings para mantener limpia la salida y ajustes de plotly para garantizar compatibilidad con exportación HTML estática.

Import data and preprocessing¶

Este chunk se encarga de la carga y transformación inicial de los datos de rendimiento TKPH (Toneladas por Kilómetro por Hora) de los camiones mineros. Se realiza un preprocesamiento completo que incluye:

🚛 Filtrado de modelos: Se seleccionan únicamente los camiones de interés:

  • KOM 980E (Komatsu 980E)
  • CAT 797F (Caterpillar 797F)
  • CAT 798AC (Caterpillar 798AC)

⚙️ Creación de variables calculadas:

  • Velocidad: Cálculo de velocidad promedio del ciclo (km/h)
  • Hora: Extracción de la hora del día (0-23) para análisis temporal
  • Peso delantero ajustado: Cálculo del peso distribuido en las llantas delanteras según especificaciones técnicas de cada modelo

🎯 Reglas de negocio aplicadas:

  • Porcentajes de distribución de peso específicos por modelo de camión
  • Ajuste especial del +6% para operaciones desde pit CHALCOBAMBA hacia Chancador
  • Manejo de valores faltantes y validación de datos

Los datos procesados quedan listos para análisis estadísticos, visualizaciones y generación de reportes de performance operacional.

Especificaciones Técnicas - Distribución de Peso en Llantas Delanteras

MODELO EVW_FRONT GVW_FRONT Descripción
CAT 797F 48.5% 32.8% Caterpillar 797F
CAT 798AC 47.0% 33.0% Caterpillar 798AC
KOM 980E 48.5% 32.8% Komatsu 980E
68061
📏 1. Calculando Velocidad...

📏 2. Calculando Hora...

📏 3. Peso ajustado...
68061

Analisis de payload¶

Este chunk realiza un análisis estadístico completo de la distribución de tonelaje de carga (payload) utilizando dos enfoques complementarios:

Análisis de Distribución por Rangos Operacionales¶

Se implementa una clasificación por rangos basada en umbrales operacionales críticos:

  • Verde (< 363 ton): Zona de subcarga
  • Amarilla (363-400 ton): Zona de transición
  • Roja (400-436 ton): Zona objetivo
  • Negra (> 436 ton): Zona de sobrecarga

El análisis genera un gráfico dual que combina:

  1. Histograma de densidad: Visualización de la distribución real de tonelaje
  2. Tabla resumen: Porcentaje de ciclos que caen en cada rango operacional

Cálculo de Probabilidades usando Kernel Density Estimation (KDE)¶

Se calcula P(Tonelaje > 400) mediante dos métodos estadísticos:

Método KDE: Utiliza estimación de densidad kernel para crear una función de densidad continua, seguida de integración numérica (trapezoides y cuadratura adaptativa de scipy) para calcular probabilidades exactas.

Método Empírico: Cálculo directo basado en la proporción observada de datos que superan el umbral.

La comparación entre ambos métodos valida la robustez del análisis. El chunk incluye visualización interactiva que muestra el área bajo la curva correspondiente a la probabilidad calculada, proporcionando una interpretación intuitiva del resultado estadístico.

📊 CREANDO GRÁFICO DE DENSIDAD DE TONELAJE
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✅ Datos de tonelaje: 68061 registros válidos
Rango: 321.0 - 464.0 toneladas

📋 DISTRIBUCIÓN POR RANGOS
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📈 ESTADÍSTICAS ADICIONALES
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Total de ciclos analizados: 68,061
Tonelaje promedio: 400.4 ton
Tonelaje mediano: 401.0 ton
Desviación estándar: 15.8 ton
🔬 CÁLCULO DE P(TONELAJE > 400) USANDO KERNEL DENSITY ESTIMATION
======================================================================
📊 Datos: 68,061 observaciones de tonelaje
🎯 Calculando: P(Tonelaje > 400)

📈 PASO 1: CREANDO KERNEL DENSITY ESTIMATOR
==================================================
✅ KDE creado exitosamente
Bandwidth (ancho de banda): 0.1080
Número de puntos de datos: 68061
Rango de datos: [321.0, 464.0] toneladas

🧮 MÉTODO 1: INTEGRACIÓN POR TRAPEZOIDES
=============================================
Puntos de integración: 2000
Rango de integración: [400, 464.0]
✅ P(Tonelaje > 400) = 0.514271
   En porcentaje: 51.427%

🔬 MÉTODO 2: INTEGRACIÓN SCIPY (CUADRATURA ADAPTATIVA)
============================================================
✅ P(Tonelaje > 400) = 0.514271
   En porcentaje: 51.427%
   Error estimado: 1.08e-12

📊 COMPARACIÓN CON MÉTODO EMPÍRICO
=============================================
Empírico:     P(T > 400) = 0.501095 (50.109%)
KDE (Scipy quad): P(T > 400) = 0.514271 (51.427%)

Diferencia absoluta: 0.013177
Diferencia porcentual: 1.318 puntos porcentuales
✅ Buena concordancia entre métodos

Ciclos observados > 400: 34105 de 68061 total

📊 CREANDO VISUALIZACIÓN...
💻 FUNCIÓN REUTILIZABLE PARA KDE
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🔧 EJEMPLO DE USO:
--------------------
Método: KDE + Scipy quad
P(Tonelaje > 400) = 0.514271
Porcentaje: 51.427%
Error estimado: 1.08e-12

✅ RESULTADOS FINALES
==============================
🎯 Umbral analizado: 400 toneladas
📊 Método usado: KDE con Scipy quad
🔢 P(Tonelaje > 400) = 0.514271
📈 Porcentaje: 51.427%
📋 Interpretación: De cada 1000 ciclos, aproximadamente 514 tendrán tonelaje > 400

Pesos delanteros¶

Este chunk implementa un análisis exhaustivo de la regla operacional especial que aplica un ajuste del +6% al peso distribuido en llantas delanteras para operaciones desde el pit CHALCOBAMBA hacia destinos que contienen "Chancador".

Análisis de Impacto Operacional¶

Se cuantifica la frecuencia de aplicación de la regla especial:

  • Conteo total de operaciones afectadas
  • Porcentaje de ciclos con ajuste vs operaciones normales
  • Análisis de rutas específicas desde CHALCOBAMBA

Visualización de Distribuciones Comparativas¶

Genera un dashboard de 4 paneles que compara las distribuciones de peso delantero:

  1. Histogramas de densidad: EVW y GVW delantero separados por condición normal/ajustada
  2. Box plots comparativos: Visualización de estadísticas descriptivas y detección de outliers

Análisis Estadístico Robusto¶

Implementa pruebas estadísticas no paramétricas (Mann-Whitney U) para determinar si las diferencias entre grupos son estadísticamente significativas, evitando asumir normalidad de los datos.

Segmentación Multi-dimensional¶

Desglosa el análisis por:

  • MODELO: Distribución de ajustes por tipo de camión (KOM 980E, CAT 797F, CAT 798AC)
  • EQUIPO: Identifica equipos específicos más afectados por la regla, ordenados por número absoluto de ajustes

Visualizaciones Multi-panel¶

  • Gráficos de barras apiladas mostrando proporción de ajustes por modelo
  • Box plots comparativos de peso delantero por modelo
  • Heatmap por equipo correlacionando ciclos totales con porcentaje de ajustes
🎯 ANÁLISIS COMPLETO - REGLA ESPECIAL AJUSTE CHALCOBAMBA
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✅ Todas las columnas necesarias están presentes

📊 ESTADÍSTICAS GENERALES 
=======================================================
Tipo_Registro Cantidad Porcentaje (%) Media_Distancia_KM
0 Con Ajuste 16,485 24.22% 16.62
1 Sin Ajuste 51,576 75.78% 10.29
2 Total 68,061 100.00% 11.83
🏗️ ANÁLISIS POR PIT Y DESTINO
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--------------------------------------------------------------------------------

📊 RESUMEN COMPLETO POR PIT:
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Num_Ciclos Dist_Media_KM Dist_Total_KM Dist_Min_KM Dist_Max_KM Dist_Std_KM Ciclos_Con_Ajuste Horas_Totales Pct_Con_Ajuste Pct_Del_Total
PIT
CHALCOBAMBA 34240 11.24 384863.48 0.29 61.34 6.64 16485 23575.57 48.1 50.31
FERROBAMBA 33821 12.42 420065.65 0.26 55.90 5.21 0 29689.24 0.0 49.69
📋 DESTINOS DESDE CHALCOBAMBA:
Num_Ciclos Dist_Media Dist_Min Dist_Max Dist_Std Con_Ajuste Pct_Con_Ajuste
COMP_DESTINO
Botadero 22,755 8.18 0.54 43.51 4.50 6,967 30.6%
Chancador 5,055 21.05 0.29 61.34 5.40 5,055 100.0%
Stock Sulfuros 4,685 14.27 0.88 46.73 4.41 3,349 71.5%
Stock Mixtos 1,525 15.53 2.22 53.28 4.78 985 64.6%
Inpit 208 7.58 0.49 22.69 4.15 124 59.6%
Stock Óxidos 12 12.30 7.98 15.78 2.85 5 41.7%
📈 CREANDO GRÁFICOS DE DENSIDAD DE PESO DELANTERO...
🧮 ANÁLISIS ESTADÍSTICO COMPARATIVO
=============================================

PESO GVW DELANTERO:
-------------------------
Normal    (n=51,576): μ=110.5, σ=2.8
Ajustado  (n=16,485): μ=114.6, σ=3.0
Diferencia de medias: +4.1 ton (+3.7%)

📊 PRUEBAS ESTADÍSTICAS:
-------------------------
GVW - Mann-Whitney U: p-value = 0.00e+00
GVW - Diferencia significativa: SÍ

🚛 ANÁLISIS POR MODELO DE CAMIÓN
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RESUMEN POR MODELO:
-------------------------
MODELO Total_Ciclos Con_Ajuste Sin_Ajuste Pct_Ajuste GVW_Delantero_Prom
1 CAT 797F 33619 7914 25705 23.54 111.89
0 KOM 980E 32750 8274 24476 25.26 111.24
2 CAT 798AC 1692 297 1395 17.55 109.20
📊 TABLA RESUMEN - HORAS POR MODELO Y AJUSTE
==========================================================================================
Modelo Horas_Sin_Ajuste Pct_Sin_Ajuste Horas_Con_Ajuste Pct_Con_Ajuste Total_Horas
0 KOM 980E 9,567h 75.1% 3,174h 24.9% 12,741h
1 CAT 797F 9,443h 74.7% 3,197h 25.3% 12,640h
2 CAT 798AC 528h 84.0% 100h 16.0% 628h
==========================================================================================
📈 TOTALES GENERALES:
  Sin Ajuste:       19,537h  ( 75.1%)
  Con Ajuste:        6,471h  ( 24.9%)
  TOTAL:            26,008h  (100.0%)
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🔧 ANÁLISIS POR EQUIPO
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TOP 10 EQUIPOS POR NÚMERO DE CICLOS AJUSTADOS:
----------------------------------------
HT112           | KOM 980E   | 2,462 ciclos |  653 ajustes ( 26.5%)
HT113           | KOM 980E   | 2,436 ciclos |  635 ajustes ( 26.1%)
HT083           | CAT 797F   | 2,410 ciclos |  625 ajustes ( 25.9%)
HT080           | CAT 797F   | 2,459 ciclos |  625 ajustes ( 25.4%)
HT104           | KOM 980E   | 2,263 ciclos |  620 ajustes ( 27.4%)
HT108           | KOM 980E   | 2,307 ciclos |  615 ajustes ( 26.7%)
HT115           | KOM 980E   | 2,276 ciclos |  610 ajustes ( 26.8%)
HT101           | KOM 980E   | 2,398 ciclos |  599 ajustes ( 25.0%)
HT071           | CAT 797F   | 2,304 ciclos |  588 ajustes ( 25.5%)
HT073           | CAT 797F   | 2,410 ciclos |  579 ajustes ( 24.0%)
✅ RESUMEN EJECUTIVO - REGLA AJUSTE CHALCOBAMBA
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📊 IMPACTO OPERACIONAL:
• Total de operaciones analizadas: 68,061
• Operaciones con ajuste especial: 16,485 (24.22%)

⚖️ IMPACTO EN PESO DELANTERO:
• GVW Delantero: +4.1 ton promedio (+3.7%)

🚛 DISTRIBUCIÓN POR MODELO:
• CAT 797F: 7914 ajustes de 33,619 total (23.5%)
• KOM 980E: 8274 ajustes de 32,750 total (25.3%)
• CAT 798AC: 297 ajustes de 1,692 total (17.6%)

📉 ANÁLISIS DE PESOS TRASEROS
⏱️ ANÁLISIS FULL_TRAVEL (HORAS)
Promedio FULL_TRAVEL_HRS Normal:   0.38 hrs
Promedio FULL_TRAVEL_HRS Ajustado: 0.39 hrs
📊 TABLA RESUMEN - HORAS POR MODELO Y AJUSTE
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Modelo Horas_Sin_Ajuste Pct_Sin_Ajuste Horas_Con_Ajuste Pct_Con_Ajuste Total_Horas
0 KOM 980E 9,567h 75.1% 3,174h 24.9% 12,741h
1 CAT 797F 9,443h 74.7% 3,197h 25.3% 12,640h
2 CAT 798AC 528h 84.0% 100h 16.0% 628h
==========================================================================================
📈 TOTALES GENERALES:
  Sin Ajuste:       19,537h  ( 75.1%)
  Con Ajuste:        6,471h  ( 24.9%)
  TOTAL:            26,008h  (100.0%)
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📊 MATRIZ PIT vs DESTINO (Número de operaciones):
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🔍 IDENTIFICANDO DESTINOS COMPARTIDOS...
PITs encontrados: CHALCOBAMBA, FERROBAMBA

✅ RESULTADO FINAL:
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DESTINO Num_PITs PITs_Str Total_Operaciones Distancia_Promedio Coef_Variacion_Dist pct_CHALCOBAMBA pct_FERROBAMBA
0 CHANCADO 2 FERROBAMBA | CHALCOBAMBA 11391 15.05 47.36 44.377 55.623
2 BOT-F02-4195-RAM 2 FERROBAMBA | CHALCOBAMBA 3489 15.39 33.48 0.717 99.283
4 BOT-4525-PD-HHROESTE 2 CHALCOBAMBA | FERROBAMBA 670 4.14 94.21 99.851 0.149
1 BOT-SUR-4170 2 FERROBAMBA | CHALCOBAMBA 177 15.16 34.20 1.130 98.870
3 BOT-ZARANDA-ING-RECLA 2 FERROBAMBA | CHALCOBAMBA 53 17.93 23.55 3.774 96.226
5 IP-PISO-P12 2 FERROBAMBA | CHALCOBAMBA 32 6.02 93.45 46.875 53.125
6 IP-PISO-LD001 2 CHALCOBAMBA | FERROBAMBA 4 6.56 84.60 50.000 50.000

Analisis temporal¶

⏰ Análisis por Hora del Día¶

  • Se analizaron los ciclos en función de la hora del día.
  • Se compararon:
    • Volumen de ciclos realizados
    • Tonelaje transportado (mediana por hora)
    • Tiempo de ciclo (mediana en horas)
    • Distancia recorrida (mediana en km)
  • Identificación de horas pico y valle de actividad.

🔍 Análisis de Gaps (huecos operativos)¶

  • Un gap se define como el tiempo transcurrido entre el fin de un ciclo (dumping) y el inicio del siguiente (loadloading).
  • Se midieron:
    • Cantidad de gaps por hora y por equipo
    • Duración total y promedio de los gaps
  • Visualizaciones clave:
    • Distribución global de gaps por hora del día.
    • Heatmap global de gaps (equipos vs horas).
    • Heatmap diario filtrable por fecha (permite revisar jornadas específicas).
    • Serie temporal del % de tiempo total perdido en gaps diarios.

🕒 Análisis de Downtime (tiempo muerto)¶

  • El tiempo muerto se calculó como la proporción de espera (colas, spot, descarga) sobre el tiempo total de ciclo.
  • Indicadores generados:
    • Downtime promedio por ciclo.
    • Downtime ponderado por duración de ciclo.
    • Horas totales de downtime acumuladas.
  • Visualizaciones:
    • Boxplot comparativo de downtime % por modelo de equipo.
    • Ranking de las 20 combinaciones FECHA–EQUIPO con mayor downtime ponderado.
⏰ ANÁLISIS DE OPERACIONES POR HORA DEL DÍA
==================================================
✅ Columna 'Hora' encontrada

📊 CREANDO ANÁLISIS HORARIO...
RESUMEN POR HORA:
--------------------------------------------------------------------------------
Hora |  Ciclos | Tonelaje | Tiempo(h) | Distancia(km)
--------------------------------------------------------------------------------
   0 |    3251 |    400.0 |      0.77 |         11.4
   1 |    3147 |    399.0 |      0.78 |         11.7
   2 |    2816 |    400.0 |      0.81 |         11.9
   3 |    2943 |    400.0 |      0.81 |         12.0
   4 |    3037 |    400.0 |      0.77 |         11.3
   5 |    2674 |    401.0 |      0.77 |         11.4
   6 |     890 |    399.0 |      0.68 |          9.6
   7 |    1131 |    403.0 |      0.76 |         11.0
   8 |    2656 |    401.0 |      0.76 |         11.8
   9 |    3032 |    402.0 |      0.78 |         12.0
  10 |    3260 |    401.0 |      0.74 |         11.5
  11 |    3301 |    401.0 |      0.74 |         11.3
  12 |    3163 |    401.0 |      0.78 |         11.8
  13 |    3015 |    400.0 |      0.81 |         12.2
  14 |    3131 |    401.0 |      0.80 |         12.1
  15 |    3233 |    402.0 |      0.74 |         11.0
  16 |    3477 |    401.0 |      0.76 |         11.4
  17 |    3461 |    401.0 |      0.73 |         10.7
  18 |    1279 |    398.0 |      0.60 |          8.3
  19 |    1874 |    401.0 |      0.70 |          9.8
  20 |    3392 |    400.0 |      0.74 |         11.1
  21 |    3315 |    400.0 |      0.75 |         11.5
  22 |    3309 |    400.0 |      0.76 |         11.6
  23 |    3274 |    400.0 |      0.74 |         11.1
📈 ESTADÍSTICAS HORARIAS ADICIONALES
==================================================
ACTIVIDAD POR HORAS:
• Hora pico: 16h con 3477 ciclos
• Hora valle: 6h con 890 ciclos

TONELAJE POR HORAS:
• Mayor tonelaje: 403.0 ton a las 7h
• Menor tonelaje: 398.0 ton a las 18h
• Variación: 5.0 ton (1.3%)
⏰ Análisis temporal por horas completado!
📅 ANÁLISIS DE OPERACIONES POR MES
==================================================
✅ Columna 'Mes' encontrada

📊 CREANDO ANÁLISIS MENSUAL...

RESUMEN POR MES:
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
         Mes |   Ciclos |  Tonelaje |  Total Ton |  Tiempo(h) |  Distancia |  Ajustes | % Ajustes
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
       Enero |     7825 |     398.0 |    3105000 |       0.74 |        9.9 |     1958 |      25.0%
     Febrero |     6404 |     398.0 |    2548231 |       0.82 |       10.3 |     1092 |      17.1%
       Marzo |     8372 |     401.0 |    3355426 |       0.74 |        9.4 |     1479 |      17.7%
       Abril |     7971 |     402.0 |    3203266 |       0.66 |        8.8 |     1549 |      19.4%
        Mayo |     8042 |     401.0 |    3225433 |       0.80 |       12.1 |     2182 |      27.1%
       Junio |     8116 |     402.0 |    3259431 |       0.80 |       12.8 |     2591 |      31.9%
       Julio |     7290 |     401.0 |    2924929 |       0.78 |       12.6 |     1847 |      25.3%
      Agosto |     8221 |     401.0 |    3296542 |       0.74 |       12.1 |     2122 |      25.8%
  Septiembre |     5820 |     401.0 |    2334622 |       0.75 |       12.5 |     1665 |      28.6%
📈 ESTADÍSTICAS MENSUALES ADICIONALES
==================================================
ACTIVIDAD POR MESES:
• Mes pico: Marzo con 8372 ciclos
• Mes valle: Septiembre con 5820 ciclos
• Variación: 2552 ciclos (43.8%)

TONELAJE POR MESES:
• Mayor tonelaje total: 3,355,426 ton en Marzo
• Menor tonelaje total: 2,334,622 ton en Septiembre
• Variación: 1,020,804 ton (43.7%)

AJUSTES POR MESES:
• Mayor % de ajustes: Junio con 31.9%
• Menor % de ajustes: Febrero con 17.1%

PROMEDIOS MENSUALES:
• Ciclos promedio por mes: 7562
• Tonelaje promedio por mes: 3,028,098 ton
• % promedio de ajustes: 24.2%

TENDENCIAS SEMESTRALES:
• Primer semestre - Ciclos promedio: 7788
• Segundo semestre - Ciclos promedio: 7110
• Tendencia anual: a la baja
📅 Análisis temporal por meses completado!
AÑO MES FECHA ASSIGN_HOUR LOADLOADING_HOUR DUMPING_HOUR MODELO EQUIPO COD_PALA PIT ... K1 K2 MTL TKPH_michelin TKPH_Operacional Mes Nombre_Mes next_load this_dump gap_minutes
0 2025 1 2025-01-01 2025-01-01 12:20:00 2025-01-01 13:02:43 2025-01-01 13:14:36 CAT 797F HT070 SH005 CHALCOBAMBA ... 1.18 0.796 72.249818 1346.975328 1434.050899 1 enero 2025-01-01 13:50:28 2025-01-01 13:52:49.997200 0.000000
1 2025 1 2025-01-01 2025-01-01 13:40:07 2025-01-01 13:50:28 2025-01-01 14:38:10 CAT 797F HT070 SH002 CHALCOBAMBA ... 1.18 0.907 73.485218 1341.414112 1253.353495 1 enero 2025-01-01 17:24:24 2025-01-01 14:49:14.999200 155.150013
2 2025 1 2025-01-01 2025-01-01 17:07:48 2025-01-01 17:24:24 2025-01-01 18:17:14 CAT 797F HT070 SH002 CHALCOBAMBA ... 1.18 0.732 72.414538 897.978162 1039.615359 1 enero 2025-01-01 19:33:39 2025-01-01 18:34:38.998800 59.000020
3 2025 1 2025-01-01 2025-01-01 19:22:04 2025-01-01 19:33:39 2025-01-01 20:11:16 CAT 797F HT070 SH003 FERROBAMBA ... 1.10 0.907 76.319215 856.004586 857.977935 1 enero 2025-01-01 23:16:10 2025-01-01 20:24:00.998400 172.150027
4 2025 1 2025-01-01 2025-01-01 22:28:58 2025-01-01 23:16:10 2025-01-02 00:14:23 CAT 797F HT070 SH013 CHALCOBAMBA ... 1.21 0.757 70.767338 1051.286304 1147.730061 1 enero NaT 2025-01-02 00:54:15.996400 0.000000
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
0 2025 9 2025-09-20 2025-09-20 00:41:01 2025-09-20 00:49:24 2025-09-20 01:14:02 CAT 798AC HT160 SH001 FERROBAMBA ... 1.06 0.917 77.468875 995.005171 1023.646808 9 septiembre 2025-09-20 01:40:44 2025-09-20 01:23:10.994400 17.550093
1 2025 9 2025-09-20 2025-09-20 01:14:48 2025-09-20 01:40:44 2025-09-20 02:11:51 CAT 798AC HT160 SH003 FERROBAMBA ... 1.18 0.917 73.587063 1546.446972 1429.169337 9 septiembre 2025-09-20 02:45:06 2025-09-20 02:36:21.995600 8.733407
2 2025 9 2025-09-20 2025-09-20 02:12:38 2025-09-20 02:45:06 2025-09-20 03:05:51 CAT 798AC HT160 SH004 FERROBAMBA ... 1.14 0.780 75.743625 1049.481141 1180.253195 9 septiembre 2025-09-20 05:22:20 2025-09-20 03:31:07.995600 111.200073
3 2025 9 2025-09-20 2025-09-20 05:06:01 2025-09-20 05:22:20 2025-09-20 05:45:05 CAT 798AC HT160 SH004 FERROBAMBA ... 1.09 0.917 75.916150 1006.749785 1007.223180 9 septiembre 2025-09-20 05:59:07 2025-09-20 05:59:37.997600 0.000000
4 2025 9 2025-09-20 2025-09-20 05:45:45 2025-09-20 05:59:07 2025-09-20 06:27:23 CAT 798AC HT160 SH003 FERROBAMBA ... 1.16 0.917 74.967263 1542.117554 1449.740114 9 septiembre NaT 2025-09-20 06:42:03.998800 0.000000

67788 rows × 50 columns

Total de ciclos: 67,788
Ciclos con gap > 0: 46,647 (68.81%)
Por cada 1.45 ciclos, hay un gap.
📈 ESTADÍSTICAS DE TENDENCIA
==================================================
• Pendiente de la tendencia: 0.0040% por día
• Coeficiente de correlación (R): 0.055
• Coeficiente de determinación (R²): 0.003
• P-valor: 0.373036
• Tendencia estadísticamente significativa: NO

📊 COMPARACIÓN TEMPORAL:
• Promedio primer tercio: 44.51%
• Promedio último tercio: 45.53%
• Cambio: +2.3%

💡 RESUMEN EJECUTIVO:
• Total de equipos analizados: 31
• Período analizado: 2025-01-01 a 2025-09-20
• Promedio diario de tiempo perdido: 45.45%
• Máximo tiempo perdido en un día: 56.96%
• Mínimo tiempo perdido en un día: 4.89%

Analisis TKPH¶

TKPH delantero¶

ANÁLISIS TKPH - AGREGACIÓN POR TURNO
=================================================================
DATOS ANTES DEL FILTRADO DE HORAS
Total de registros: 14,683 (turnos)
Período: 2025-01-01 00:00:00 a 2025-09-20 00:00:00
Equipos únicos: 31
Rango de horas: 0.19 - 11.16

ANÁLISIS KDE 3D - DATOS ORIGINALES
========================================
Datos para KDE 3D: 14,683 registros
APLICANDO FILTRO: HORAS >= 1
===================================
IMPACTO DEL FILTRO:
• Registros antes: 14,683
• Registros con horas < 1: 905 (6.2%)
• Registros después: 13,778
• Registros eliminados: 905 (6.2%)

KDE 3D - DATOS FILTRADOS (Horas >= 1)
========================================
Datos para KDE 3D filtrado: 13,778 registros
ESTADÍSTICAS DESCRIPTIVAS - DATOS FILTRADOS
=======================================================
       TKPH_Original  TKPH_Operacional  Hours_operation
count       13778.00          13778.00         13778.00
mean          427.30           1318.94             3.82
std           209.46            240.70             1.72
min            41.57            296.64             1.00
25%           265.39           1166.09             2.46
50%           398.55           1310.77             3.62
75%           556.31           1461.16             4.96
max          1540.97           3248.98            11.16

DIFERENCIAS (DATOS FILTRADOS):
• Diferencia promedio: 891.64 TKPH
• Diferencia porcentual promedio: 294.0%
• Correlación entre métodos: 0.334
======================================================================
📊 ANÁLISIS: CORRELACIÓN TKPH vs PRECIPITACIÓN
======================================================================

COEFICIENTES DE CORRELACIÓN (Pearson):
• TKPH Original vs Precipitación: nan
• TKPH Operacional vs Precipitación: nan

INTERPRETACIÓN:
• TKPH Original: Correlación Muy fuerte
• TKPH Operacional: Correlación Muy fuerte

RESUMEN MENSUAL:
------------------------------------------------------------------------------------------
Empty DataFrame
Columns: [TKPH Original (Prom), TKPH Operacional (Prom), Precipitación (mm)]
Index: []

ANÁLISIS DE TEMPORADA DE LLUVIAS:
--------------------------------------------------

======================================================================
✅ Gráfico guardado: tkph_precipitacion_mensual.html
======================================================================

PRUEBAS DE HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS - DATOS FILTRADOS
============================================================
PRUEBAS DE NORMALIDAD (Shapiro-Wilk):
• TKPH Original: W = 0.9608, p-valor = 9.45e-35
• TKPH Operacional: W = 0.9727, p-valor = 7.48e-30
• Distribución normal: NO (α = 0.05)

PRUEBA DE DIFERENCIAS PAREADAS:
• Prueba utilizada: Wilcoxon signed-rank
• W-estadístico: 0.0000
• P-valor: 0.00e+00
• Diferencia estadísticamente significativa: SÍ (α = 0.05)

TAMAÑO DEL EFECTO:
• Cohen's d: 3.417
• Magnitud del efecto: grande

ANÁLISIS MENSUAL DETALLADO - DATOS FILTRADOS
=======================================================
enero:
  • N = 1584, Diferencia promedio = 864.06
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
febrero:
  • N = 1424, Diferencia promedio = 807.17
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
marzo:
  • N = 1643, Diferencia promedio = 774.39
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
abril:
  • N = 1569, Diferencia promedio = 849.66
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
mayo:
  • N = 1640, Diferencia promedio = 900.12
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
junio:
  • N = 1627, Diferencia promedio = 950.74
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
julio:
  • N = 1628, Diferencia promedio = 955.69
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
agosto:
  • N = 1615, Diferencia promedio = 972.45
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
septiembre:
  • N = 1048, Diferencia promedio = 965.66
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ

ESTADÍSTICAS DEL ANÁLISIS KDE 3D
========================================
KDE 3D DATOS ORIGINALES:
• TKPH Original - Densidad máxima: 0.00163208
• TKPH Operacional - Densidad máxima: 0.00035852

KDE 3D DATOS FILTRADOS:
• TKPH Original - Densidad máxima: 0.00168158
• TKPH Operacional - Densidad máxima: 0.00038340

PUNTOS DE MÁXIMA DENSIDAD (DATOS FILTRADOS):
TKPH Original:
• TKPH: 272
• Horas: 2.6
TKPH Operacional:
• TKPH: 1281
• Horas: 3.3

RESUMEN EJECUTIVO - ANÁLISIS COMPLETO
=============================================
IMPACTO DEL FILTRO DE HORAS:
• Se eliminaron 905 registros (6.2%)
• Análisis final con 13,778 registros

RESULTADOS FINALES (Horas >= 1):
• El TKPH Operacional es 891.6 unidades mayor que el TKPH Original
• Esta diferencia ES estadísticamente significativa
• Correlación entre métodos: 0.334
• Fuerza de correlación: Débil
• El tamaño del efecto es grande

INSIGHTS CLAVE:
• 6.2% de los datos originales tenían < 1 hora de operación
• TKPH promedio de registros eliminados: Orig=78.8, Op=1284.2
• Concentración máxima de densidad KDE:
  - TKPH Original: 0.00168158
  - TKPH Operacional: 0.00038340
  - TKPH Original muestra mayor concentración de valores

📦 BOXPLOTS SOLO TKPH_Original - POR AJUSTE
=======================================================
FECHA MODELO EQUIPO COD_PALA PIT DISTANCIA_CICLO_KM Velocidad Operation_Speed MTL K1 K2 TKPH_michelin TKPH_Operacional
2 2025-06-14 CAT 797F HT075 LD001 CHALCOBAMBA 33.543 58.223256 58.223256 93.447445 1.22 0.907 6020.478888 5440.814510
15 2025-06-03 KOM 980E HT108 SH001 FERROBAMBA 38.748 59.688985 59.688985 88.536750 1.22 0.907 5847.697358 5284.668750
3 2025-06-04 KOM 980E HT112 SH005 CHALCOBAMBA 19.879 58.659498 58.659498 91.437060 1.19 0.907 5789.150567 5363.652049
5 2025-08-29 KOM 980E HT110 SH004 FERROBAMBA 45.052 58.870187 58.870187 86.830500 1.23 0.917 5765.568859 5111.727761
7 2025-08-07 CAT 797F HT084 SH002 CHALCOBAMBA 25.785 58.271318 58.271318 89.441469 1.20 0.917 5735.144272 5211.872294
12 2025-05-11 CAT 797F HT073 SH011 FERROBAMBA 41.640 58.215209 58.215209 86.719787 1.23 0.917 5694.152741 5048.410548
0 2025-04-29 KOM 980E HT109 SH005 CHALCOBAMBA 18.887 54.701167 54.701167 93.601170 1.19 0.917 5587.199297 5120.093194
5 2025-02-12 KOM 980E HT109 SH001 FERROBAMBA 37.233 58.866496 58.866496 85.711125 1.22 0.907 5583.062638 5045.513617
6 2025-03-22 KOM 980E HT113 SH003 FERROBAMBA 35.696 57.139015 57.139015 88.297500 1.22 0.907 5582.751256 5045.232215
6 2025-06-26 CAT 797F HT073 SH002 CHALCOBAMBA 37.174 54.027658 54.027658 93.173379 1.22 0.907 5570.255331 5033.939425
FECHA EQUIPO Turno Hours_operation Kilometer_operation EVW_Front_Adj GVW_Front_Adj TKPH_Original TKPH_michelin TKPH_Operacional Duracion Gap (min) MTL Operation_Speed Turno_speed Mes Nombre_Mes
984 2025-01-18 HT110 Diurno 0.290 16.178 65.944 118.267 124.173565 5457.876 5143.166 160.000 92.1055 55.786207 1.348167 1 enero
6657 2025-04-30 HT105 Diurno 0.936 38.375 64.200 113.438 284.035760 4075.800 3643.206 755.200 88.8190 40.998932 3.197917 4 abril
6611 2025-04-29 HT109 Nocturno 1.327 34.031 65.717 117.226 259.405551 3526.429 3248.978 170.517 91.4715 25.645064 2.835917 4 abril
9835 2025-06-26 HT073 Diurno 2.786 91.193 68.737 114.326 695.586007 3456.282 3243.852 512.833 91.5315 32.732592 7.599417 6 junio
10976 2025-07-16 HT073 Diurno 1.041 34.418 66.093 107.920 249.549143 3371.937 3150.313 181.967 87.0065 33.062440 2.868167 7 julio
14571 2025-09-18 HT104 Nocturno 1.373 43.287 66.294 113.531 324.336866 3427.890 3131.882 13.567 89.9125 31.527312 3.607250 9 septiembre
8390 2025-05-31 HT084 Nocturno 0.302 10.308 68.863 110.702 77.123167 3028.441 3062.249 0.000 89.7825 34.132450 0.859000 5 mayo
816 2025-01-15 HT110 Diurno 3.554 108.696 64.423 108.347 782.475330 3086.357 2932.201 479.100 86.3850 30.584131 9.058000 1 enero
10329 2025-07-04 HT103 Diurno 1.886 56.614 65.232 112.580 419.443690 3149.873 2859.783 435.767 88.9060 30.018028 4.717833 7 julio
13757 2025-09-04 HT073 Diurno 0.997 31.277 66.093 112.430 232.652661 3107.239 2800.399 425.867 89.2615 31.371113 2.606417 9 septiembre

TKPH Trasero¶

AÑO MES FECHA ASSIGN_HOUR LOADLOADING_HOUR DUMPING_HOUR MODELO EQUIPO COD_PALA PIT ... VELOCIDAD_CICLO_KMH TKPH Velocidad Hora Peso_EVW_Delantero Peso_GVW_Delantero Peso_EVW_Trasero Peso_GVW_Trasero Ajuste_Chalcobamba Tipo_Ajuste
9 2025 1 2025-01-16 2025-01-16 17:26:07 2025-01-16 17:49:11 2025-01-16 18:10:51 KOM 980E HT112 SH002 CHALCOBAMBA ... 21.355314 1680.307266 21.355314 17 66.16896 116.53356 33.190520 111.508220 True Valor > 10
16 2025 4 2025-04-30 2025-04-30 09:58:21 2025-04-30 10:24:46 2025-04-30 10:42:20 KOM 980E HT102 SH001 FERROBAMBA ... 11.238541 869.394837 11.238541 10 64.59600 108.75975 36.039185 113.719854 False Sin Ajuste
17 2025 4 2025-04-30 2025-05-01 02:50:39 2025-05-01 02:54:20 2025-05-01 03:37:11 KOM 980E HT111 SH004 FERROBAMBA ... 5.511917 429.424233 5.511917 2 63.94800 110.29425 35.677655 115.324336 False Sin Ajuste
18 2025 4 2025-04-30 2025-04-30 16:22:24 2025-04-30 16:37:09 2025-04-30 17:07:17 KOM 980E HT111 SH004 FERROBAMBA ... 10.425544 805.286395 10.425544 16 63.94800 108.97425 35.677655 113.944136 False Sin Ajuste
19 2025 4 2025-04-30 2025-04-30 15:43:11 2025-04-30 15:55:40 2025-04-30 16:21:10 KOM 980E HT111 SH004 FERROBAMBA ... 12.585487 972.123973 12.585487 15 63.94800 108.97425 35.677655 113.944136 False Sin Ajuste
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
162835 2025 6 2025-06-13 2025-06-13 20:59:04 2025-06-13 21:21:58 2025-06-13 21:54:14 CAT 797F HT070 SH001 FERROBAMBA ... 10.498761 822.052993 10.498761 21 65.91150 109.51920 36.044078 115.556112 False Sin Ajuste
162836 2025 6 2025-06-13 2025-06-13 16:13:36 2025-06-13 16:37:50 2025-06-13 17:03:27 CAT 797F HT071 SH001 FERROBAMBA ... 11.448736 887.467817 11.448736 16 65.01425 108.58440 35.553411 114.569784 False Sin Ajuste
162837 2025 6 2025-06-13 2025-06-13 15:17:42 2025-06-13 15:45:21 2025-06-13 16:12:33 CAT 797F HT071 SH001 FERROBAMBA ... 11.721853 917.430394 11.721853 15 65.01425 110.06040 35.553411 116.127144 False Sin Ajuste
162838 2025 6 2025-06-13 2025-06-13 10:27:08 2025-06-13 10:44:25 2025-06-13 11:13:09 CAT 797F HT072 SH001 FERROBAMBA ... 14.791588 1184.066640 14.791588 10 66.39650 112.63520 36.309303 118.843872 False Sin Ajuste
162839 2025 6 2025-06-13 2025-06-13 11:13:56 2025-06-13 11:29:14 2025-06-13 11:56:48 CAT 797F HT072 SH001 FERROBAMBA ... 13.855217 1124.119939 13.855217 11 66.39650 114.76720 36.309303 121.093392 False Sin Ajuste

68061 rows × 38 columns

ANÁLISIS TKPH - AGREGACIÓN POR TURNO
=================================================================
DATOS ANTES DEL FILTRADO DE HORAS
Total de registros: 14,683 (turnos)
Período: 2025-01-01 00:00:00 a 2025-09-20 00:00:00
Equipos únicos: 31
Rango de horas: 0.19 - 11.16

ANÁLISIS KDE 3D - DATOS ORIGINALES
========================================
Datos para KDE 3D: 14,683 registros
APLICANDO FILTRO: HORAS >= 1
===================================
IMPACTO DEL FILTRO:
• Registros antes: 14,683
• Registros con horas < 1: 905 (6.2%)
• Registros después: 13,778
• Registros eliminados: 905 (6.2%)

KDE 3D - DATOS FILTRADOS (Horas >= 1)
========================================
Datos para KDE 3D filtrado: 13,778 registros
ESTADÍSTICAS DESCRIPTIVAS - DATOS FILTRADOS
=======================================================
       TKPH_Original  TKPH_Operacional  Hours_operation
count       13778.00          13778.00         13778.00
mean          360.69           1109.77             3.82
std           175.31            188.70             1.72
min            35.87            256.81             1.00
25%           224.53            992.34             2.46
50%           337.04           1107.89             3.62
75%           469.86           1223.34             4.96
max          1305.43           2719.70            11.16

DIFERENCIAS (DATOS FILTRADOS):
• Diferencia promedio: 749.08 TKPH
• Diferencia porcentual promedio: 293.0%
• Correlación entre métodos: 0.310
======================================================================
📊 ANÁLISIS: CORRELACIÓN TKPH vs PRECIPITACIÓN
======================================================================

COEFICIENTES DE CORRELACIÓN (Pearson):
• TKPH Original vs Precipitación: nan
• TKPH Operacional vs Precipitación: nan

INTERPRETACIÓN:
• TKPH Original: Correlación Muy fuerte
• TKPH Operacional: Correlación Muy fuerte

RESUMEN MENSUAL:
------------------------------------------------------------------------------------------
Empty DataFrame
Columns: [TKPH Original (Prom), TKPH Operacional (Prom), Precipitación (mm)]
Index: []

ANÁLISIS DE TEMPORADA DE LLUVIAS:
--------------------------------------------------

======================================================================
✅ Gráfico guardado: tkph_precipitacion_mensual.html
======================================================================

PRUEBAS DE HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS - DATOS FILTRADOS
============================================================
PRUEBAS DE NORMALIDAD (Shapiro-Wilk):
• TKPH Original: W = 0.9651, p-valor = 3.90e-33
• TKPH Operacional: W = 0.9740, p-valor = 3.10e-29
• Distribución normal: NO (α = 0.05)

PRUEBA DE DIFERENCIAS PAREADAS:
• Prueba utilizada: Wilcoxon signed-rank
• W-estadístico: 0.0000
• P-valor: 0.00e+00
• Diferencia estadísticamente significativa: SÍ (α = 0.05)

TAMAÑO DEL EFECTO:
• Cohen's d: 3.500
• Magnitud del efecto: grande

ANÁLISIS MENSUAL DETALLADO - DATOS FILTRADOS
=======================================================
enero:
  • N = 1584, Diferencia promedio = 723.62
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
febrero:
  • N = 1424, Diferencia promedio = 682.70
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
marzo:
  • N = 1643, Diferencia promedio = 656.01
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
abril:
  • N = 1569, Diferencia promedio = 717.94
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
mayo:
  • N = 1640, Diferencia promedio = 755.24
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
junio:
  • N = 1627, Diferencia promedio = 793.01
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
julio:
  • N = 1628, Diferencia promedio = 803.65
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
agosto:
  • N = 1615, Diferencia promedio = 815.63
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ
septiembre:
  • N = 1048, Diferencia promedio = 805.10
  • P-valor = 0.0000, Significativo: SÍ

ESTADÍSTICAS DEL ANÁLISIS KDE 3D
========================================
KDE 3D DATOS ORIGINALES:
• TKPH Original - Densidad máxima: 0.00209352
• TKPH Operacional - Densidad máxima: 0.00044989

KDE 3D DATOS FILTRADOS:
• TKPH Original - Densidad máxima: 0.00215476
• TKPH Operacional - Densidad máxima: 0.00048052

PUNTOS DE MÁXIMA DENSIDAD (DATOS FILTRADOS):
TKPH Original:
• TKPH: 166
• Horas: 1.8
TKPH Operacional:
• TKPH: 1141
• Horas: 3.6

RESUMEN EJECUTIVO - ANÁLISIS COMPLETO
=============================================
IMPACTO DEL FILTRO DE HORAS:
• Se eliminaron 905 registros (6.2%)
• Análisis final con 13,778 registros

RESULTADOS FINALES (Horas >= 1):
• El TKPH Operacional es 749.1 unidades mayor que el TKPH Original
• Esta diferencia ES estadísticamente significativa
• Correlación entre métodos: 0.310
• Fuerza de correlación: Débil
• El tamaño del efecto es grande

INSIGHTS CLAVE:
• 6.2% de los datos originales tenían < 1 hora de operación
• TKPH promedio de registros eliminados: Orig=66.6, Op=1085.1
• Concentración máxima de densidad KDE:
  - TKPH Original: 0.00215476
  - TKPH Operacional: 0.00048052
  - TKPH Original muestra mayor concentración de valores

📦 BOXPLOTS SOLO TKPH_Original - POR AJUSTE
=======================================================
FECHA MODELO EQUIPO COD_PALA PIT DISTANCIA_CICLO_KM Velocidad Operation_Speed MTL K1 K2 TKPH_michelin TKPH_Operacional
15 2025-06-03 KOM 980E HT108 SH001 FERROBAMBA 38.748 59.688985 59.688985 77.025074 1.22 0.907 5087.371293 4597.548478
5 2025-08-29 KOM 980E HT110 SH004 FERROBAMBA 45.052 58.870187 58.870187 75.328792 1.23 0.917 5001.852347 4434.620091
12 2025-05-11 CAT 797F HT073 SH011 FERROBAMBA 41.640 58.215209 58.215209 74.703434 1.23 0.917 4905.140779 4348.876044
6 2025-03-22 KOM 980E HT113 SH003 FERROBAMBA 35.696 57.139015 57.139015 76.581787 1.22 0.907 4842.006516 4375.807938
5 2025-02-12 KOM 980E HT109 SH001 FERROBAMBA 37.233 58.866496 58.866496 73.909646 1.22 0.907 4814.336307 4350.801876
2 2025-06-14 CAT 797F HT075 LD001 CHALCOBAMBA 33.543 58.223256 58.223256 73.838777 1.22 0.907 4757.163784 4299.134043
1 2025-07-16 CAT 797F HT073 SH001 FERROBAMBA 25.806 57.382116 57.382116 76.001234 1.20 0.907 4746.633926 4361.111655
8 2025-07-25 KOM 980E HT109 SH004 FERROBAMBA 20.350 58.374688 58.374688 73.392071 1.19 0.907 4624.107926 4284.239228
7 2025-01-13 CAT 797F HT076 SH004 FERROBAMBA 14.962 55.643986 55.643986 78.660430 1.16 0.907 4605.108052 4376.979862
3 2025-06-04 KOM 980E HT112 SH005 CHALCOBAMBA 19.879 58.659498 58.659498 72.431470 1.19 0.907 4585.850481 4248.793679
FECHA EQUIPO Turno Hours_operation Kilometer_operation EVW_Back_Adj GVW_Back_Adj TKPH_Original TKPH_michelin TKPH_Operacional Duracion Gap (min) MTL Operation_Speed Turno_speed Mes Nombre_Mes
984 2025-01-18 HT110 Diurno 0.290 16.178 33.078 113.167 98.581317 4332.988 4083.141 160.000 73.1225 55.786207 1.348167 1 enero
6657 2025-04-30 HT105 Diurno 0.936 38.375 35.818 118.611 246.925536 3543.298 3167.222 755.200 77.2145 40.998932 3.197917 4 abril
10976 2025-07-16 HT073 Diurno 1.041 34.418 36.144 113.869 215.131143 2911.219 2719.698 181.967 75.0065 33.062440 2.868167 7 julio
6611 2025-04-29 HT109 Nocturno 1.327 34.031 34.778 117.239 215.553772 2855.282 2631.678 170.517 76.0085 25.645064 2.835917 4 abril
9835 2025-06-26 HT073 Diurno 2.786 91.193 33.769 110.412 547.845747 2724.062 2556.416 512.833 72.0905 32.732592 7.599417 6 junio
10329 2025-07-04 HT103 Diurno 1.886 56.614 36.394 117.714 363.527930 2724.756 2473.964 435.767 77.0540 30.018028 4.717833 7 julio
14571 2025-09-18 HT104 Nocturno 1.373 43.287 33.253 108.635 255.912744 2703.139 2469.696 13.567 70.9440 31.527312 3.607250 9 septiembre
13757 2025-09-04 HT073 Diurno 0.997 31.277 36.144 118.628 201.700160 2693.822 2427.807 425.867 77.3860 31.371113 2.606417 9 septiembre
8390 2025-05-31 HT084 Nocturno 0.302 10.308 33.831 106.912 60.449118 2373.679 2400.177 0.000 70.3715 34.132450 0.859000 5 mayo
816 2025-01-15 HT110 Diurno 3.554 108.696 34.457 109.387 651.469476 2518.174 2396.458 479.100 71.9220 30.584131 9.058000 1 enero